本视频将讲解如何将使用 Pi、Web、IO 和 Flask 开发的机器学习模型部署到 Heroku 平台。

视频内容概要：

• 回顾： 首先回顾了之前视频中使用 Pi、Web、IO 和 Flask 部署机器学习模型的方法，并介绍了 Pi、Web、IO 的概念以及相关文档。
• 需求： 观众要求将模型部署到 Heroku 平台，以方便使用。
• 项目： 本视频将使用一个汽车价格预测的示例项目进行演示。
• 本地部署： 之前视频已展示了如何将模型部署到本地主机，并提供了相关链接。
• Heroku 部署： 本视频重点讲解如何将模型部署到 Heroku 平台。
• 代码修改： 需要对代码进行修改，将本地运行的代码改为适合 Heroku 平台运行的代码。
• Procfile 文件： 讲解了 Procfile 文件的作用，以及如何编写 Procfile 文件以指示 Heroku 如何运行应用程序。
• 端口设置： 解释了如何设置端口号，以及 Heroku 如何使用端口号。
• predict 函数： 介绍了 predict 函数的功能，以及如何使用 predict 函数执行模型预测。

视频亮点：

• 详细解释了如何将机器学习模型部署到 Heroku 平台。
• 提供了具体的代码示例和操作步骤。
• 针对观众提出的需求，提供了实用的解决方案。
• 视频内容清晰易懂，适合初学者学习。

PyWebIO 提供一系列命令式函数，用于在浏览器中获取用户输入和输出，将浏览器变成一个“富文本终端”，可用于构建简单的 Web 应用程序或基于浏览器的 GUI 应用程序。使用 PyWebIO，开发人员可以像编写终端脚本一样编写应用程序（基于输入和打印的交互），无需了解 HTML 和 JS。PyWebIO 也可以轻松集成到现有的 Web 服务中。PyWebIO 非常适合快速构建不需要复杂 UI 的应用程序。github:https://github.com/krishnaik06/Pywebheroku详细视频说明：https://www.youtube.com/watch?v=2wjFQXNYLMI